Vertex AI 호스팅 모델을 통한 원격 모델의 CREATE MODEL 문

이 문서에서는 Vertex AI에 배포된 모델을 통해 BigQuery에서 원격 모델을 만드는 CREATE MODEL 문을 설명합니다.

`CREATE MODEL` 구문

{CREATE MODEL | CREATE MODEL IF NOT EXISTS | CREATE OR REPLACE MODEL}
`project_id.dataset.model_name`
INPUT (field_name field_type)
OUTPUT (field_name field_type)
REMOTE WITH CONNECTION `project_id.region.connection_id`
OPTIONS(ENDPOINT = vertex_ai_https_endpoint);

`CREATE MODEL`

지정된 데이터 세트에서 새 모델을 만들고 학습시킵니다. 모델 이름이 있으면 CREATE MODEL은 오류를 반환합니다.

`CREATE MODEL IF NOT EXISTS`

지정된 데이터 세트에 모델이 없는 경우에만 새 모델을 만들고 학습시킵니다.

`CREATE OR REPLACE MODEL`

모델을 만들어 학습시키고, 지정된 데이터 세트에서 이름이 같은 기존 모델을 대체합니다.

`model_name`

만들거나 바꾸려는 모델의 이름입니다. 모델 이름은 데이터 세트 내에서 고유해야 합니다. 다른 모델이나 테이블에서 같은 이름을 사용할 수 없습니다. 모델 이름은 BigQuery 테이블과 같은 이름 지정 규칙을 따라야 합니다. 다음과 같은 모델 이름을 사용할 수 있습니다.

최대 1,024자 포함
문자(대소문자), 숫자, 밑줄 포함

model_name은 대소문자를 구분하지 않습니다.

기본 프로젝트를 구성하지 않았으면 백틱을 포함하여 다음 형식으로 모델 이름 앞에 프로젝트 ID를 추가해야 합니다.

`[PROJECT_ID].[DATASET].[MODEL]`

예를 들면 `myproject.mydataset.mymodel`입니다.

`INPUT` 및 `OUTPUT` 절

HTTPS 엔드포인트가 있는 원격 모델을 만들 때 INPUT 및 OUTPUT 절을 지정해야 합니다. INPUT 절에는 Vertex AI 엔드포인트 요청에 필요한 필드가 포함되어야 하며 OUTPUT 절에는 Vertex AI 엔드포인트 응답에 필요한 필드가 포함되어야 합니다.

지원되는 데이터 유형

INPUT 및 OUTPUT 절에서 다음 BigQuery 데이터 유형을 사용할 수 있습니다.

필드 이름 형식

INPUT 및 OUTPUT 필드 이름은 Vertex AI 엔드포인트 요청 및 응답의 필드 이름과 동일해야 합니다. OUTPUT이 하나인 Vertex AI 엔드포인트의 경우 응답에 필드 이름이 없으므로 OUTPUT 문에 아무 필드 이름이나 지정하면 됩니다.

예시

Vertex AI 요청이 다음 예시와 같은 경우:

{
  "instances": [
    { "f1": 10, "f2": 12.3, "f3": "abc", "f4": [1, 2, 3, 4] },
    { "f1": 40, "f2": 32.5, "f3": "def", "f4": [11, 12, 13, 14] },
  ]
}

INPUT 문:

INPUT(f1 INT64, f2 FLOAT64, f3 STRING, f4 ARRAY<INT64>)

Vertex AI 응답이 다음 예시와 같은 경우:

{
  "predictions": [
    {
      "out1": 300,
      "out2": 40
    },
    {
      "out1": 200,
      "out2": 30
    }
  ]
}

OUTPUT 문:

OUTPUT(out1 INT64, out2 INT64)

`REMOTE WITH CONNECTION`

구문

`[PROJECT_ID].[LOCATION].[CONNECTION_ID]`

BigQuery는 클라우드 리소스 연결을 사용하여 Vertex AI 엔드포인트와 상호작용합니다.

연결 요소는 다음과 같습니다.

PROJECT_ID: 연결이 포함된 프로젝트의 프로젝트 ID입니다.
LOCATION: 연결에서 사용하는 위치입니다. 연결은 모델이 포함된 데이터 세트와 같은 위치에 있어야 합니다.
CONNECTION_ID: 연결 ID(예: myconnection)
연결 ID를 찾으려면 Google Cloud 콘솔에서 연결 세부정보를 확인하세요. 연결 ID는 연결 ID에 표시되는 정규화된 연결 ID의 마지막 섹션에 있는 값입니다(예: projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection).

모델을 만들 프로젝트에서 연결의 서비스 계정에 Vertex AI 사용자 역할을 부여해야 합니다.

예시

`myproject.us.my_connection`

`ENDPOINT`

구문

ENDPOINT = vertex_ai_https_endpoint

설명

vertex_ai_https_endpoint의 경우 Vertex AI에 배포된 모델을 나타내는 HTTPS 엔드포인트를 지정합니다.

Vertex AI에 배포된 모델을 기반으로 원격 모델을 만든 후 ML.PREDICT로 모델을 사용하여 추론을 수행할 수 있습니다.

다음 예시에서는 HTTPS 엔드포인트를 사용하는 원격 모델을 만드는 방법을 보여줍니다.

ENDPOINT = 'https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/us-central1/endpoints/1234'

예시

다음 예시에서는 Vertex AI 엔드포인트에 배포된 모델을 통해 BigQuery ML 원격 모델을 만듭니다.

CREATE MODEL `project_id.mydataset.mymodel`
 INPUT(f1 INT64, f2 FLOAT64, f3 STRING, f4 ARRAY)
 OUTPUT(out1 INT64, out2 INT64)
 REMOTE WITH CONNECTION `myproject.us.test_connection`
 OPTIONS(ENDPOINT = 'https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/us-central1/endpoints/1234')

다음 단계

HTTPS 엔드포인트를 사용하는 원격 모델에 지원되는 SQL 문과 함수에 대한 자세한 내용은 각 모델의 엔드 투 엔드 사용자 경험을 참조하세요.

Vertex AI 호스팅 모델을 통한 원격 모델의 CREATE MODEL 문

CREATE MODEL 구문

CREATE MODEL

CREATE MODEL IF NOT EXISTS

CREATE OR REPLACE MODEL

model_name

INPUT 및 OUTPUT 절